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<title>5.5 组合导航 | pansis.io</title>
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        <meta name="description" content="一、组合导航
1、组合导航的优势

互补、超越
冗余、可靠
低成本

2、组合导航方法
信息融合

加权最小二乘信息融合方法
卡尔曼滤波信息融合方法
模糊逻辑法
神经网络方法

二、惯性/卫星组合
1、组合模式分类
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1、组合导航的优势

互补、超越
冗余、可靠
低成本

2、组合导航方法
信息融合

加权最小二乘信息融合方法
卡尔曼滤波信息融合方法
模糊逻辑法
神经网络方法

二、惯性/卫星组合
1、组合模式分类
根据组合结构、信息交换及...">
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        <meta name="twitter:description" content="一、组合导航
1、组合导航的优势

互补、超越
冗余、可靠
低成本

2、组合导航方法
信息融合

加权最小二乘信息融合方法
卡尔曼滤波信息融合方法
模糊逻辑法
神经网络方法

二、惯性/卫星组合
1、组合模式分类
根据组合结构、信息交换及...">
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                                <h2>
                                    5.5 组合导航
                                </h2>
                                <span class="article-info">
                                    2023-12-24, 576 words, 3 min read
                                </span>
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                                        <h2 id="一-组合导航">一、组合导航</h2>
<h4 id="1-组合导航的优势">1、组合导航的优势</h4>
<ul>
<li>互补、超越</li>
<li>冗余、可靠</li>
<li>低成本</li>
</ul>
<h4 id="2-组合导航方法">2、组合导航方法</h4>
<p>信息融合</p>
<ul>
<li>加权最小二乘信息融合方法</li>
<li>卡尔曼滤波信息融合方法</li>
<li>模糊逻辑法</li>
<li>神经网络方法</li>
</ul>
<h2 id="二-惯性卫星组合">二、惯性/卫星组合</h2>
<h4 id="1-组合模式分类">1、组合模式分类</h4>
<p>根据<strong>组合结构、信息交换及组合程度</strong>的不同</p>
<ul>
<li>松组合</li>
<li>紧组合</li>
<li>超紧组合</li>
<li>深组合</li>
</ul>
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<h4 id="2-松组合">2、松组合</h4>
<p>1、基本原理</p>
<ul>
<li>SINS与 GNSS独立工作。</li>
<li>当GNSS正常工作时，利用GNSS输出的<strong>位置、速度信息</strong>通过 <strong>Kalman滤波</strong> <strong>估计并校正</strong>SINS误差。</li>
<li>当GNSS不可用时，SINS单独工作。</li>
</ul>
<p>2、存在的问题</p>
<ul>
<li>存在级联滤波问题，降低组合导航精度。</li>
<li>当卫星数量少于4颗时退化为纯SINS解算模式，导航系统性能恶化</li>
</ul>
<h4 id="3-紧组合">3、紧组合</h4>
<p>1、紧组合模式相较于松组合模式的优点</p>
<ul>
<li>避免了级联滤波问题，组合导航精度显著提高</li>
<li>当导航卫星数量不足四颗时，也可进行组合导航</li>
</ul>
<p>2、紧组合将GNSS原始的<strong>伪距、伪距率</strong>送入Kalman滤波器中信息融合。</p>
<p>作用：克服了松组合中量测噪声的时间相关性问题，提高了导航精度；当可用星数不足四颗时，也可进行组合导航。</p>
<h4 id="4-超紧组合">4、超紧组合</h4>
<p>1、除了采用<strong>伪距、伪距率</strong>组合外，超紧组合系统还利用<strong>SINS输出的速度</strong>等信息来<strong>辅助GNSS的跟踪环路</strong>。</p>
<h2 id="三-惯性天文组合导航">三、惯性/天文组合导航</h2>
<h4 id="1-组合模式分类-2">1、组合模式分类</h4>
<ul>
<li>SINS/CNS简单组合导航模式</li>
<li>基于陀螺仪漂移校正的SINS/CNS组合导航模式</li>
<li>SINS/CNS深组合导航模式</li>
<li>基于全面最优校正的SINS/CNS组合导航模式</li>
</ul>
<h2 id="四-信息融合">四、信息融合</h2>
<h4 id="1-分类">1、分类</h4>
<p>① 随机类融合</p>
<p>这类融合方法是以<strong>数理统计</strong>为基础，通过某种<strong>最优化准则</strong>进行传感器数据处理，获得信息融合结果。</p>
<ul>
<li>最小二乘估计</li>
<li>卡尔曼滤波</li>
<li>贝叶斯估计</li>
<li>统计决策理论</li>
</ul>
<p>② 智能型融合</p>
<p>神经网络辅助组合导航系统的工作方式可分为<strong>训练模式</strong>与<strong>预测模式</strong></p>
<br />
                                            
                                </p>
                            </div>
                            <div class="post_footer">
                                
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                                                        惯性导航基础
                                                    </a>
                                                    
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